DeNA会長の南場氏が活用している生成AIツールとして、少し前に話題になりました。

Perplexity（パープレキシティ） AIは、AIを搭載した検索エンジンおよびチャットボットです。従来のキーワード検索とは異なり、ユーザーの質問に対して、ウェブ上の情報を収集・要約し、自然な文章で回答を生成します。情報源も提示するため、回答の信頼性を確認できる点が特徴です。

■主な特徴について

・会話型検索: 
質問に対して、AIが文脈を理解し、関連性の高い情報を提供します。追加の質問をすることで、さらに深い情報を得ることも可能です。

・情報源の提示: 
回答と共に、参考にしたウェブサイトのURLを提示します。これにより、ユーザーは情報の出所を確認し、より詳細な情報を得ることができます。

・多様な情報ソース: 
ウェブ全体から情報を収集するだけでなく、学術論文や特定のニュースソースなど、専門的な情報源も活用できます。

・要約機能: 
長文の記事や複雑な情報を簡潔にまとめて提示するため、短時間で情報を把握するのに役立ちます。

・多言語対応: 
日本語を含む多くの言語に対応しています。

・無料版と有料版: 
基本的な機能は無料で利用できますが、より高度な機能や利用回数の制限がない有料版（Perplexity Pro）も提供されています。

■利用シーン

・情報収集: 
特定のトピックに関する情報を効率的に収集したい場合。

・学習: 
新しい概念や知識を学ぶ際に、概要を把握したり、関連情報を深掘りしたりするのに役立ちます。

・調査: 
レポート作成やプレゼンテーションのための情報収集や、市場調査などに活用できます。

・日常的な疑問の解決: 
日常生活で生じる様々な疑問に対して、迅速に答えを得たい場合。

Perplexity AIは、情報収集の方法をより効率的かつ対話的にすることを目指しており、従来の検索エンジンに代わる新しい選択肢として注目されています。

■競合サービスに対する優位性について

Perplexity AIは、ChatGPTやGeminiのような大規模言語モデル（LLM）を活用した競合サービスと比較して、いくつかの独自の優位性を持っています。主な点を以下にまとめます。

1. 情報源の透明性と信頼性

・明確な情報源の提示: 
Perplexity AIの最大の特徴の一つは、回答を生成する際に参照した情報源（ウェブサイトのURLなど）を明示することです。これにより、ユーザーは情報の出所を簡単に確認でき、回答の信頼性を判断しやすくなります。一方、ChatGPTやGeminiも学習データに基づいて回答を生成しますが、特定の回答がどの情報源に基づいているかを常に明確に示すわけではありません。

・最新情報へのアクセス: 
Perplexity AIは、リアルタイムのウェブ検索結果に基づいて回答を生成するため、常に最新の情報を提供することに長けています。LLMは学習データカットオフ日以降の情報については知識が限定的である場合がありますが、Perplexity AIはこの点を補完できます。

2. 検索に特化した設計

・会話型検索エンジンとしての最適化: 
Perplexity AIは、検索エンジンとしての機能に特化して設計されています。ユーザーの質問の意図を理解し、関連性の高い情報をウェブから収集・要約して提示することに優れています。一方、ChatGPTやGeminiは、テキスト生成、翻訳、コード作成など、より汎用的なタスクに対応できるように設計されています。

・深掘りしやすいインターフェース: 
Perplexity AIは、関連する質問を提示したり、ユーザーが追加の質問をしやすいようにインターフェースが工夫されています。これにより、特定のトピックについて深く掘り下げて情報を収集するのに適しています。

3. ユーザー体験の焦点

簡潔で分かりやすい回答: 
Perplexity AIは、情報を簡潔に要約して提示することに重点を置いています。冗長な説明を避け、ユーザーが必要な情報を素早く得られるように設計されています。

・広告の少なさ（現時点では）: 
従来の検索エンジンと比較して、広告表示が少ない、あるいは目立たない傾向があり、情報収集に集中しやすい環境を提供しています。（ただし、将来的に変更される可能性はあります。）

4. 特定のユースケースにおける強み

・学術調査や専門的な情報収集: 
情報源を明示する機能は、学術的な調査や信頼性の高い情報を求める場合に特に有効です。

・最新のニュースやトレンドの把握: 
リアルタイム検索機能により、最新の出来事やトレンドに関する情報を得るのに適しています。

それぞれのサービスには得意とする領域があり、ユーザーの目的や好みに応じて最適なツールは異なります。例えば、創造的な文章作成やブレインストーミングにはChatGPTやGeminiが強みを発揮する場合があるとされています。
総じて、Perplexity AIは「信頼性の高い最新情報を、情報源を明示しながら効率的に収集したい」というニーズに対して、特に強力な優位性を持つサービスと言えるのではないでしょうか！

ぜひ一度無料版から試してみてください↓
https://www.perplexity.ai/

2025年5月5日から12日にかけての一週間、AIの世界はまさにエキサイティングなニュースで溢れていました。

技術は日進月歩で進化し、私たちの仕事や暮らしを変える新しい応用例が次々と登場しています。

そしてもちろん、AIをどう賢く、安全に使っていくかという議論も世界中で活発です。

このコラムでは、この一週間のAIに関する主な出来事をピックアップし、AIモデルの進化、さまざまな産業でのAI活用、最先端の研究、そしてAIのルール作りを巡る動きを解説します。

日本のAI事情についても触れていきますので、ぜひ最後までお付き合いください！

AIモデルはどこまで賢くなる？最新動向をチェック！

AIモデルの世界では、OpenAIのGPT-4.5「Orion」が引き続き話題の中心です。

このモデルはOpenAI史上最大規模とされ、「世界の知識」と「感情的知性」の2つの領域で大きな進歩を遂げたと報告されています。

Orionの強化された知識は、幅広いトピックで文脈に合った的確な応答を可能にし、リサーチやコンテンツ作成、教育分野で特に役立つと期待されています。

さらに、感情を理解する能力が向上したことで、より人間らしいトーンでの対話が可能になり、カスタマーサービスやクリエイティブな文章作成、さらにはセラピーといった分野での活躍も期待されます。

ただ、複雑な論理的思考や数学の問題では、推論に特化したClaude 3.7 Sonnetのようなモデルに比べて課題も残るようです。

これは、AIモデルを選ぶ際には、単に賢さだけでなく、何に活用したいかという目的が重要であることを示しています。

GPT-4.5は、大量のデータからパターンを学ぶアプローチに重点を置いており、段階的に考える思考連鎖型モデルとは異なる手法を取っています。

一方で、OpenAIは2025年7月14日をもってAPIからgpt-4.5-previewモデルを削除すると発表しました。

コストや効率とのバランスを考えた結果とみられますが、その高い性能を惜しむ声も上がっています。

特定の用途での意図理解など、既存の評価基準では測れない能力を持っていたとの評価もありました。

AIモデル開発は、まだまだ進化の真っ最中です。

より賢く、より実用的で、そして経済的にも使いやすいモデルを目指して、開発競争が続いています。

また、様々な産業がAI技術を導入し、新しい価値の創造に成功しています。

AI技術の進歩が社会やビジネスにどのような影響を与えるのか、引き続き注目していきたいと考えます。

毎度ネタに悩んではロクな事を思い付かず、結果眠たい（当たり障りない）記事にならざるを得ない入眠用記事担当です。
さて今回もノルマ達成のためにせっせと眠れる記事を書きます。

今回のお題は「ORM（Object-Relational Mapper）」。
（一応弊社Fu-Kakuで利用されていますしこの手の話題に賛成派・反対派がいるのはいつもの事なのですが、記事書くために色々調べているともう早速お題にしたのを後悔しています。）
ORMはオブジェクト指向プログラミング言語とリレーショナルデータベースの間の「通訳」のような役割を果たし、データベース操作をより直感的かつ安全に行えるようにするツールです。多くのフレームワークで採用されており、現代のアプリケーション開発において欠かせない存在となりつつあります。
しかしORMは万能薬ではありません。メリットがある一方で思わぬ落とし穴も存在します。今回はORMのメリットとデメリットを深掘りし、どのような場合にORMが有効なのか、あるいは避けるべきなのかを考察していきたいと思います。

まずORMが開発現場にもたらす主なメリットを見ていきましょう。

1. データベース操作の抽象化と生産性の向上:
ORMを利用する最大のメリットはSQLを直接記述することなく、使い慣れたプログラミング言語のオブジェクトとしてデータベースのテーブルやレコードを操作できる点です。これにより、INSERT、UPDATE、DELETEといった定型的なCRUD処理の記述量が大幅に削減され、開発者はビジネスロジックの実装に集中できます。例えば、新しいユーザーを登録する場合、SQLならINSERT INTO users (name, email) VALUES ('山田太郎', 'yamada@example.com');のように記述する必要がありますが、ORMならuser = User(name='山田太郎', email='yamada@example.com'); session.add(user); session.commit();といった具合に、よりオブジェクト指向的なアプローチで記述できます。
2. データベースの種類への依存性の低減:
多くのORMは、MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Serverなど、複数のデータベースシステムに対応しています。ORMがデータベースごとのSQL方言の違いを吸収してくれるため、理論上はアプリケーションコードを変更せずにデータベースシステムを切り替えることが可能です。プロジェクトの初期段階でデータベースが未確定な場合や、将来的な移行の可能性がある場合に大きな利点となります。
3. コードの可読性と保守性の向上:
SQLが散在するコードに比べ、ORMを使用するとデータアクセスロジックがモデル（オブジェクト）に集約されるため、コード全体の可読性が向上します。また、テーブル定義の変更があった場合でも、ORMのモデル定義を修正するだけで済むことが多く、修正箇所が明確になり保守性も高まります。
4. 静的型付け言語との相性の良さ:
JavaやC#、TypeScriptのような静的型付け言語とORMを組み合わせることで、コンパイル時に型チェックの恩恵を受けることができます。これにより、カラム名のタイポやデータ型の不一致といった単純なミスを早期に発見でき、コードの堅牢性が向上します。
5. セキュリティリスクの低減:
ORMは、パラメータ化クエリを適切に使用することで、SQLインジェクションのような一般的なセキュリティ脆弱性のリスクを大幅に低減してくれます。開発者が意識せずとも、安全なデータベース操作が実現できるのは大きなメリットです。

はい。色んな記事でよく書かれている話ですね。


一方で、ORMの利用には注意すべきデメリットも存在します。

1. 学習コスト:
ORMは便利なツールですが、それ自体がひとつの抽象レイヤーであるため、独自の概念や使い方、設定方法などを習得する必要があります。また、内部でどのようなSQLが発行されているのかを理解しておかないと、思わぬパフォーマンス問題を引き起こす可能性があります。
2. パフォーマンスのオーバーヘッド:
ORMが自動生成するSQLは、必ずしも人間が手で書いたSQLほど効率的であるとは限りません。特に複雑なクエリや大量のデータを扱う場合、ORMの抽象化レイヤーがオーバーヘッドとなり、パフォーマンスが低下することがあります。N+1問題などは、ORMを利用する上でよく遭遇するパフォーマンス問題の一つです。
3. ブラックボックス化のリスク:
ORMがデータベースアクセスを抽象化してくれる反面、実際にどのようなSQLが実行されているのかが分かりにくくなる「ブラックボックス化」のリスクがあります。問題が発生した際に、原因の特定やチューニングが困難になるケースも少なくありません。ORMのログ機能などを活用して、発行されるSQLを常に意識することが重要です。
4. ORMの限界とSQLの必要性:
非常に複雑なクエリや、データベース特有の機能を利用したい場合など、ORMだけでは対応しきれないケースも存在します。そのような場合は結局生のSQLを書く必要が出てきたり、ORMの制約の中で妥協したりする必要が生じます。ORMが提供する機能の範囲を理解しておくことが重要です。
5. 不適切なマッピングによる問題:
オブジェクトとリレーショナルデータベースの間のインピーダンスミスマッチ（設計思想の違いからくる非互換性）を完全に解消することは難しく、不適切なマッピング設定はパフォーマンスの低下や予期せぬ挙動を引き起こす可能性があります。

これらもまあよく聞く話です。


何でもそうである様に、ORMにも（ざっと思い付く程度では）こうしたメリット・デメリットがある訳ですが、実際どういうケースなら「使うのもアリ」になるかと言うと...
・小〜中規模のCRUD処理が中心のアプリケーション: このようなケースでは、ORMの生産性向上のメリットがデメリットを上回ることが多いでしょう。特にスタートアップなど開発スピードが重視される場面では強力な武器となります。
・パフォーマンス要件が非常に厳しいシステム: 金融取引システムや大規模なリアルタイム分析基盤などミリ秒単位の応答速度が求められるシステムでは、ORMによるオーバーヘッドが許容できない場合があります。このような場合はSQLを直接記述するか、パフォーマンスを重視した軽量なORMを選択するなどの検討が必要です。
・複雑なデータ分析やバッチ処理: 大量のデータを扱うバッチ処理や複雑な結合・集計を伴うデータ分析では、ORMが生成するSQLが非効率になる可能性が高まります。このような処理はSQLで最適化した方が良いケースが多いでしょう。

...とまあ、こんな感じでしょうか。ありきたりですね。
Fu-Kakuにも当てはまるっちゃ当てはまるし、そうでないかもしれないところもあると言えます。

今回も書いていて自分で読み返すうちに強い眠気に襲われたので、その役目だけは一応果たしている様です。

AIの進化は本当に日進月歩、スピード感が早すぎて追いかけるのが本当に大変です。

今回は、先週に発表されたAIに関するニュースの中から、特に注目したい動きをピックアップして、紹介したいと思います。

1. 面倒な作業をAIがお手伝い！新しい便利ツールが登場

■パワポ資料作りがラクに？「スライド作成アシスタントv2」
「会社のロゴやデザインが決まったテンプレートで資料を作るのって、意外と手間がかかる…」そんな経験はありませんか？ 株式会社ジーニーの子会社が発表したこのツールは、会社のPowerPointテンプレートをAIが理解して、それに合ったデザインで資料の中身を自動で作ってくれるんです。

会議資料や提案書作りが、もっと速く、簡単になるかもしれませんね。   

■ネットショッピングがもっと楽しく！「Coordware」
オンラインストアで「あなたへのおすすめ」が表示されることがありますよね。ELEMENTS株式会社が発表した「Coordware」は、まさにその進化版。AIがあなたの好みや興味を分析して、ぴったりの記事や商品を自動で提案してくれます。ファッション通販サイトでの導入実績もあるようです。   

2. AIの「頭脳」がさらに進化！より賢く、速く、お得に

AIの性能は、その「頭脳」にあたる「モデル」によって決まります。今週も、AI開発のトップ企業から新しいモデルが続々登場しました。

■OpenAI (ChatGPTの開発元)
より複雑な問題を解くのが得意な「o3」や、速くてお得な「o4-mini」を発表。   
さらに、人気の「GPT-4」シリーズもパワーアップ！ コーディング（プログラミング）能力などが向上した「GPT-4.1」や、より速く・安く使える「mini」「nano」バージョンも登場しました 。用途に合わせて最適なAIを選べる時代になってきています。   

■Google
AIモデル「Gemini」ファミリーに、より細かく設定できる「Gemini 2.5 Flash」や、テキストや画像から動画を作れる「Veo 2」が登場しました。さらに、Googleスプレッドシート（表計算ソフト）で、簡単な指示（プロンプト）だけでAIがデータの要約や分類をしてくれる新機能も発表されました。   

■Adobe (Photoshopなどの開発元)
画像生成AI「Firefly」がさらに進化し、「Firefly Image Model 4」を発表。特に、本物のような写真（フォトリアル）を作るのが得意になったようです。

3. ビジネスの世界でもAIが大活躍！

企業向けのAI活用もどんどん進んでいます。

■安全にAIを使いたい企業向けサービス
Kyndryl社は、セキュリティを重視する企業向けに、自社専用の環境でAIを使える「AI Private Cloud」サービスを発表しました 。金融や医療など、特にデータの取り扱いに注意が必要な業界で役立ちそうです。   

■データ分析をもっと簡単に
Databricks社は、AIを使ってデータ分析や資料作成を助けるツール「AI/BI Genie」などの機能を強化しました 。Excelファイルをアップロードして分析したり 、AIが将来の数値を予測したり 、グラフの異常の原因を探ったり できるようになり、専門家でなくてもデータ活用がしやすくなりそうです。

■AIがリサーチや複雑な作業を代行？
・Anthropic社の「Claude」というAIに、まるでアシスタントのように複数の情報源（社内文書やウェブ）を調べて複雑な質問に答えてくれる「Research」機能（ベータ版）が登場しました 。Google Workspace（Gmailやカレンダーなど）とも連携できるようです 。   

・Microsoft社の「Copilot」にも、リサーチが得意な「Researcher」やデータ分析が得意な「Analyst」といった、専門的な能力を持つ新しいAIエージェントが登場しました。   

・日本のCTC社も、複数のAIエージェントが協力して複雑な業務（例えば会議の日程調整など）を行うサービスを発表しました 。   

4. いろんな業界でAIが活躍中！

■医療・ヘルスケア
AIが診断を助けたり、患者さんのケアに役立ったり、薬の開発を支援したりと、様々な場面で活用が進んでいます。AIによる健康管理や、オンライン診療のサポートなども登場しています。

■金融
リスク管理や不正利用の検知、顧客サービスの向上などにAIが使われています。

■クリエイティブ・広告
AIが広告用の画像やモデルを生成したり 、マーケティング戦略を支援したりしています 。ただし、著作権などのリスクへの注意も必要とされています。   

■公共サービス
日本の厚生労働省が、ハローワーク（職安）の求人票作成支援などにAIを導入する計画を発表しました。   

■ロボット・製造業実世界で動くロボットのためのAI（ロボティクス基盤モデル）を開発する企業「RLWRLD」が大型の資金調達に成功しました 。工場などでの活躍が期待されます。   

5. AIの安全性やプライバシーも大切なテーマ

■Microsoftの「Recall」機能
パソコンでの作業内容をAIが記憶し、後から簡単に探し出せるようにする「Recall」機能が、Copilot+ PC向けに提供開始されました 。便利な反面、発表当初はプライバシーやセキュリティに関する懸念の声も多く上がりました。現在は、利用者が自分で機能をON/OFFでき、データは暗号化されてパソコン内に保存されるなど、対策が強化されています。   

＜まとめ＞
たった１週間でもAIについてたくさんのニュースが、公開されています。

今はまだ黎明期のため、AIに関するサービスが乱立していますが、少し時間が経てば仕事や生活に必要とされていないものは淘汰され、もう少し選択肢が限られてくるのではないかと思われます。

何を選択肢、使っていけばいいのか難しいタイミングではありますが、まずは知っていることが大切です。

今後も、AIに関する情報にアンテナを張って、その可能性を探ってみてください。

デザインにおいて効果的な色を選ぶとき、役立つのが「色の三要素」

〜「色の三要素」とは〜
・色相（hue）
色の種類・色味の違いを表します。

・明度（Brightness）
色の明るさを表します。
白が最も明るく、黒が最も暗い。
白を混ぜると明度が高くなり、黒を混ぜると明度は低くなります。

・彩度(Saturation）
色の鮮やかさを表します。
彩度が高いほど鮮やかな色になり、彩度が低いほどくすみのある色になります。

色の三要素を踏まえて効果的な色の組み合わせをデザインに反映させるには「色の対比」が役立ちます。

〜「色の対比」とは〜
・色相対比
色が互いに影響し合い、組み合わせによって本来の色相とずれて見える現象。
色相の異なる色を隣接させると、隣接した色の補色に近づいて見える。



・明度対比
明るさの違う色が隣接していることによって本来の明度（明るさ）と違って見える現象。
明度の高い色を目立たせる場合、明度の低い色を隣接させると色を引き立てることができます。

・彩度対比
隣接している色の彩度によって見え方が変わる現象。
彩度の高い色が隣接していると色がくすんで見えたり、彩度の低い色が隣接していると色の鮮やかに見えます。

・補色対比
色相環で反対側に位置している補色同士を組み合わせることで互いの色がより鮮やかに見える現象。
補色の組み合わせは色の差が大きく、引き立て合うことができます。

色は組み合わせによって見え方・イメージが大きく変わります。
同じ色を選んでも、隣り合う色によって鮮やかに見えたりくすんで見えたりします。

デザインにおける知識として「色の三要素」や「対比の効果」を知っておくことでより良い効果的なデザイン作成に役立てることができると思います！ぜひご活用くださいませ。